(워킹저널)건설사가 최적의 분양성을 찾기 위해 검토하는 몇가지

독자분들이 시행사 대표라고 가정합시다. 서울 근교 약 2만평 부지에  34평형(전용 85㎡) 단일 평형으로 1000세대 아파트 단지를 개발하고 있는 상황입니다.

세대별 분양가를 평균 10억원으로 책정해 단지 전체 분양매출 수입금은 1조원으로 기대하고 있습니다. 그런데 대주단과 시공사가  미분양 우려로 PF대출금과  공사비 회수가 걱정된다며 BEP(Break Even Point) 분양률(시공사는 공사비를, 대주단은 대출원리금을 회수할 수 있는 분양률)의 조기 달성을 위해 분양가를 할인하자고 압박하면 어떻게 하겠습니까.

통상 시공사 BEP분양률은 80%~90% 입니다. 분양가를 10% 할인해 9억에 팔면 청약경쟁률이 높아지면서 계약 기간에 완판돼 언론에 크게 나오겠죠.  반면 시행사의 예상 시행이익이 거의 다 잠식될 겁니다. 그리고 예측 시행이익이자, 아파트 개발이익은 수분양자에게 골고루 배분되겠죠.

새 아파트 분양가가 주변 시세 대비 80%~90%정도 책정되고 수분양자들의 안전마진 10%~20%가 확보됐기에 청약광풍이 불 것이고, 그 결과 분양률 100%, 정당 계약기간(2~3일) 계약률 100%로 수월하게 이어지겠죠.

이런 상황에서 시공사가 수주·투자심의에 들어가면 , 분양가라는 리스크 요소는 그리 큰 주목을 받지 못합니다. 논란 거리가 없어요.  RM(리스크관리)검토보고서에 딱 한 줄이면 충분합니다.

"XX 지역내  선도아파트 단지 대비 15%, 주요 참고단지 00단지, △△단지  대비 10%, 12% 가격차가 발생해 가격경쟁력이 우수함."
또는
"분양가 상한제가 적용되는 아파트단지로 미분양 리스크 발생 확률이 매우 낮을 것으로 판단됨."

하지만 '분양가 상한제'가 폐지된 현재, 시공사의 분양가 검토체계와  가격 책정 역량의 중요성이 본격적으로 주목받기 시작할 것 같습니다.

최적 분양률 찾기

상급지(S급지 또는 A급지)면 D데이(분양시작 월)+12개월에 분양률 100%,  하급지(C급지)면 D데이+6개월에 분양률 100%를 기준으로  사업수지를 짭니다.  

하급지일수록 가격경쟁력을 내세워 빨리 팔수 있도록 가격을 책정(프라이싱)한다는 뜻입니다.  입지가 우량한 곳은 대기 수요가 두껍다고 보고, 살짝 높은 가격을 내놓되 판매 속도를 느리게 가져갑니다. 반면 입지가 좋지 않은 단지는 가격경쟁력을 무기로 판매를 촉진해 시간과 금융비용을 줄여 사업성을 확보하는 것입니다.

RM은 사업수지상 분양 수입금과 '공사비-사업비-PF상환 순서'를 면밀히 살펴 사업수지상 누적현금흐름이 마이너스되지 않는지, 또한 회사가 청구한 공사비를 제때 수금할 수 있는지를 면밀히 검토합니다.

아파트가 분양성 높은 이유

수분양자가 아파트를 구매하는 이유가 뭘까요. 우선 아파트는 삶을 영위하기 위한 필수재이자 주거 안정을 제공하는 가치재일 것입니다. 여기에 가구 내 자산 포트폴리오의 인플레 헤지 수단의 하나로 아파트를 구매합니다.

자본주의 체제에서 통화량은 지속적으로 증가할 수 밖에 없고, 응당 화폐가치는 하락할 수 밖에 없습니다. 여기에 더해 향후 추가적인 시세차익을 가져다 주는 투자상품으로써 아파트 역할을 기대한다고 봅니다.

이런 여러 이유로 인해 건설사가 다루는 분양 상품 중 주거상품, 그것도 아파트의 분양성이 가장 안정적입니다. 양호한 분양성 순서로는 대략, "대단지 아파트 → 중소형단지 아파트 → 주상복합 →  오피스텔/테라스/타운(대형평형)하우스 → 지식산업센터/기타주거상품 → 상가/호텔(판매시설)"로 평가됩니다.

신규 아파트의 적정 구매 수요 찾는 법

이제 새아파트 구매 수요가 얼마나 탄탄한지를 살펴볼까요?  새집에 대한 구매수요는 일정한 편입니다. 통상 총인구의 0.5%~1.0% 범위 내에서 상황과 지역에 따라 수요를 유연하게 적용합니다.  

예를 들어 인구 1000만명의 서울은 지역 선호도가 크고 대규모 택지 공급이 매우 제한적이니, 0.8%를 적용해 8만호 정도의 신규 주택수요가 있다고 봅니다. 인구 1200만명의 경기도는 1%를 적용해 12만호 정도, 인구 250만명의 대구는 0.8%로 2만호가 적정한 공급 규모라고 보는 것이구요.

신규공급주택의 70%~80%가 아파트상품이라고 가정하면, 서울은 5만호~ 6만호의 새 아파트 공급(입주물량)이 있어야 아파트시장이 어느정도 안정될 것입니다.

서울시민 80%~90%가 아파트에 거주하기를 희망하는데, 서울시에 아파트 재고량은 180만호밖에 없습니다. 서울 전체 주택 대비 58% 비중 밖에 안됩니다.  잠재 수요와 공급간 격차가 30%이상 차이나기 때문에 서울 새아파트 구매 욕구와 아파트 선호 현상은 앞으로도 장기간 지속될 것으로 보입니다.

참고로 전국 아파트 비중(재고량 기준)은 60%(1250만호)이고, 경기도는 70%(350만호), 세종시 85%(13만호) 차지합니다.  안 그래도 수급 불균형이 큰 서울 아파트 180만호 중 50만호가 30년 넘은 재건축이 필요한 아파트입니다.  전국적으로는 20년 이상 노후화된 아파트가 약 500만호 정도 됩니다.

공급 부족 여부도 분양성 검토의 주요 요인

지난 2009년~2017년 동안 연평균 입주물량이 3만호 내외여서 공급 부족 누적현상을 겪었습니다. 코로나19 이전에는 결혼으로 인한 세대수 증가가 연평균 5만가구 정도였으니 주택이 한창 부족했습니다.  특히 2021년 공급물량은 2만3000호로 잠재 수요의 절반도 안됐습니다.  최근 아파트 가격 상승세에 가장 크게 기여한 영향인자 중 하나라고 생각합니다.

한편  대구시의 경우 2018년~ 2021년 4년간 평균 입주물량이 1만5000호 정도로 적정공급량 2만호를 크게 밑돌았습니다.

그러다 지난해에 2만3000호 공급으로 분기점을 넘기더니 올해는 4만호가 입주대기 중입니다.  물량 폭탄에는 장사가 없습니다. 지금 대구 분양시장이 맥을 못추는 핵심 이유는 입주기준 공급물량 폭증입니다.  이를 비춰보면 집값 안정화에 가장 효과적인 정부 개입정책은 주택공급(입주) 물량 확대라고 생각합니다.

​전세가, 주택구입부담지수, 금리 등 기타 점검 요소

아파트 전세가격은 M2 통화량 증가율과 매우 흡사한 추세를 보입니다. 전세가율이 낮은 지역은 사용가치보다 투자가치가 크게 반영됐거나 매매가 거품이 크다고 해석합니다.

서울 전세가율이 40%이고, 광역시가 65%~75%인 상황에서는 광역시의 버블 정도가 서울대비 월등히 작기 때문에 매매가격이 상승할 여지가 있다고 판단합니다.

수도권의 입주물량은 "서울 아파트 전세가격"에 더 밀접한 상관관계를 갖습니다. 서울 전세가격이 과다하게 상승하면, 세입자는 "수도권"이라는 대체재를 선택하는 경향이 있기 때문입니다. 시공사는 수도권에 아파트를 분양할 때,  입주물량, 기존 재고주택 참고 단지, 서울 전세가, 'M1/M2 지수, M2'의 추세를 심도있게 분석하고 추정합니다.

​주택구입부담지수는 주택금융공사에서 3개월마다 집계해 발표하는데요, "중위소득가구가 표준대출을 받아, 중위가격주택을 구입할 때의 상환지표"입니다, 지수 100은 대출원리금상환으로 가계소득의 25%를 차지하는 표준상황을 의미합니다.  

주택구입부담지수가 164, 즉 가계소득의 41%를 원리금상환에 쓸 때, 시장이 조정받기 시작한다고 봅니다. 수요자가 원리금 상환부담을 많이 느낄 정도로 금리가 올랐거나, 주택가격이 상승했다고 보는 것이죠.

예를 들면 지난해 부담지수는 231, 원리금 상환액이 58%입니다.  소득의 절반을 훌쩍넘는 금액을 은행에 원리금 상환으로 소진하니, 아파트 구매욕구가 급격하게 줄어들었겠죠.

시공사는 분양성 판단을 위해 ①입지별 분양률 추정, ②수요분석(구매성향, 가계소득, 유동성, 금리, 대출상환), ③공급분석 (아파트 재고량, 입주물량 추정, 전세가율), ④ 주택구입부담지수, M1, M2, 기준금리, 대출이자율, 대출한도 등등을 사전적으로 기초 분석해 놓습니다.  

그리고 이 영향인자 분석 결과을 복합적으로 반영해 "분양가격-분양율 민감도"를 분석합니다.  

최적의 분양률을 도출하기 위해  '영향인자 인풋(Input)'을 바꿔가며 시뮬레이션해 분양가격 책정 작업을 합니다.  결국 분양가격이 얼마나 경쟁력이 있는가는 해당지역의 선도(리딩) 단지와 주요 참고(Reference) 단지 가격과 비교하고, 분양률의 최적화 여부를 판단하는 것으로 귀결됩니다.